[发明专利]目标归类方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标归类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个目标待处理图像；

对各个所述目标待处理图像进行人脸识别，确定同一人员对应的目标图像；

针对各个人员对应的所述目标图像，对各个所述目标图像进行骑行非机动车识别，确定同一人员骑行不同非机动车的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个目标待处理图像，包括：

获取多个待处理图像；

对各个所述待处理图像进行目标识别，确定所述待处理图像中的非机动车类型以及非机动车与人员之间的距离；

根据所述非机动类型以及所述非机动车与人员之间的距离，对多个所述待处理图像进行筛选，得到多个所述目标待处理图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各个所述目标待处理图像进行人脸识别，确定同一人员对应的目标图像，包括：

对各个所述目标待处理图像进行人脸识别，得到人脸识别结果；

根据所述人脸识别结果，确定所述目标待处理图像对应的人员的标注信息；

根据所述人员的标注信息确定同一人员对应的所述目标图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述人员的标注信息确定同一人员对应的所述目标图像，包括：

根据所述人员的标注信息，确定候选目标图像；

对任意两张所述候选目标图像进行人脸相似度计算；

若各个所述人脸相似度均大于或者等于第一预设相似度阈值，则保留所述候选目标图像；

若存在至少一个所述人脸相似度小于所述第一预设相似度阈值，则删除所述候选目标图像；

根据保留的所述候选目标图像，确定同一人员对应的目标图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对任意两张所述候选目标图像进行人脸相似度计算，包括：

获取各个所述候选目标图像的质量等级；

根据所述质量等级，确定所述质量等级大于预设质量阈值的所述候选目标图像；

对所述质量等级大于预设质量阈值的任意两张所述候选目标图像进行人脸相似度计算。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各个所述目标图像进行骑行非机动车识别，确定同一人员骑行不同非机动车的数量，包括：

对各个所述目标图像进行非机动车识别，得到非机动车识别结果；

根据所述非机动车识别结果，计算任意两张所述目标图像对应的非机动车相似度；

若任意两张所述目标图像对应的所述非机动车相似度小于第二预设相似度阈值，则确定所述两张目标图像对应不同的非机动车；

根据对比结果，确定同一人员骑行不同非机动车的数量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据对比结果，确定同一人员骑行不同非机动车的数量，包括：

根据所述对比结果，筛选不同非机动车对应的所述目标图像；

对筛选出的所述目标图像进行人脸识别，判断筛选出的所述目标图像对应的人脸特征信息之间的相似度阈值是否大于第三相似度阈值；

若是，则根据不同非机动车对应的所述目标图像的数量，确定同一人员骑行不同非机动车的数量。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述非机动车识别结果，计算任意两张所述目标图像对应的非机动车相似度；

若任意两张所述目标图像对应的所述非机动车相似度大于第四相似度阈值，则确定两张所述目标图像对应相同的非机动车；

若任意两张所述目标图像对应的所述非机动车相似度小于或者等于所述第四相似度阈值，且大于第五相似度阈值，则获取两张所述目标图像对应的非机动车的属性信息；其中，所述第四相似度阈值大于所述第五相似度阈值；

根据所述属性信息，确定两张所述目标图像对应相同的非机动车；

根据确定结果，将同一人员骑行的相同非机动车归为一类。